Fakultät Maschinenbau mit zwei Projekten im SPP 2402 beteiligt

Im Fokus des SPP steht die Kombination der deterministischen Modellwelt (Whitebox) mit einer neuen, zu beforschenden datengetriebenen Modellwelt (Blackbox) zu sogenannten Greybox-Modellen. Diese sollen einerseits die rein deterministisch nicht beschreibbaren zeitlichen Veränderungen von Zerspanwerkzeugen im Einsatz bis hin zu ihrem Laufzeitende abbilden. Andererseits ist es geplant, durch die Greybox-Modelle den Versagensbeginn, den Verschleißfortschritt, d.h. die Materialdegradation, sowie die zeitvariante Performance der beschichteten Zerspanwerkzeuge zu prognostizieren. Beide Teams freuen sich auf ihre Zusammenarbeit und die spannenden Erkenntnisse, welche die neuen Greybox-Modelle zu strukturell-mechanischen und chemisch-physikalischen Verschleißmechanismen liefern werden.

Nach der offiziellen Bewilligung freuen sich Prof. Frank Walther (Lehrstuhl für Werkstoffprüftechnik) und apl. Prof. Andreas Zabel (Institut für Spanende Fertigung), im Teilprojekt „Greybox-modellbasierte Prognose der Verschleißevolution von beschichteten Werkzeugen durch experimentelle und modellgetriebene Identifikation relevanter Lasthorizonte“ das Einsatzverhalten von beschichteten Zerspanwerkzeugen beim Drehen durch die Kombination von numerischer Simulation, Methoden des maschinellen Lernens und klassischen Experimenten, deutlich besser prognostizieren zu können als dies heute möglich ist.

Auch das Team um Prof. Dirk Biermann (Institut für Spanende Fertigung), Prof. Wolfgang Tillmann (Lehrstuhl für Werkstofftechnologie) und Dr. Jörg Debus (Experimentelle Physik 2) beginnt im Juli mit der Erforschung der Zusammenhänge zwischen den Beschichtungsprozessen der Werkzeuge und deren späteren Einsatzverhalten, um ebenfalls eine deutlich bessere Prognose des Einsatzverhaltens zu erreichen. Das Teilprojekt „Greybox-Modellierungen zum Einlaufverhalten beschichteter Werkzeuge im Fräsprozess als dynamisches Lastkollektiv auf Basis von Operando-, In- und Ex-situ-Analysen“ bedient sich neben Simulationen und der Anwendung von neuronalen Netzen zur Datenkorrelation einem Pool an ausgefeilten spektroskopischen und mikroskopischen Methoden. Die Bündelung der interdisziplinären Expertisen beider Teams stellt einen weiteren Schritt zum Ausbau der ingenieur- und naturwissenschaftlichen Profilschwerpunkte der TU Dortmund dar.

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